Exploración por curvas
##Curvas por año
datos %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año - Corto Plazo")+
facet_grid(~anno)

datos %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año - Mediano Plazo")+
facet_grid(~anno)

datos %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año - Largo plazo")+
facet_grid(~anno)

Para el corto y mediano plazo, al ver las curvas por año se aprecia que de los años 2017 al 2019 se tienen las tasas mas altas. Las tasas del 2020 son más bajas.
##Curvas por mes
datos %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por mes - Corto Plazo")+
facet_grid(~mes)

datos %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por mes - Mediano Plazo")+
facet_grid(~mes)

datos %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por mes - Largo plazo")+
facet_grid(~mes)

##Curvas por trimestre
datos %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por trimestre - Corto Plazo")+
facet_grid(~trimestre)

datos %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por trimestre - Mediano Plazo")+
facet_grid(~trimestre)

datos %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por trimestre - Largo plazo")+
facet_grid(~trimestre)

Curvas por semana
datos %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de tasas por semana - Corto Plazo")

datos %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de tasas por semana - Mediano Plazo")

datos %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de tasas por semana - Largo plazo")

Curvas por año y trimestres
datos %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año y trimestre - Corto Plazo")+
facet_grid(trimestre~anno)

datos %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año y trimestre - Mediano Plazo")+
facet_grid(trimestre~anno)

datos %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año y trimestre - Largo plazo")+
facet_grid(trimestre~anno)

Curvas por año y mes
datos %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año y mes - Corto Plazo")+
facet_grid(mes~anno)

datos %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año y mes - Mediano Plazo")+
facet_grid(mes~anno)

datos %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(0,15)+
ylab("Tasas") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Curvas de rendimientos por año y mes - Largo plazo")+
facet_grid(mes~anno)

Variabilidad y volatilidad
Variabilidad
datos2<-datos %>%
group_by(semana_rango) %>%
mutate(tasa_ant=lag(tasa_percent,1),
variab=log(tasa_percent/tasa_ant))
datos2 %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(-0.001,0.03)+
ylab("Variabilidad") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")

datos2 %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(-0.001,0.03)+
ylab("Variabilidad") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")+
facet_grid(~anno)

datos2 %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(-0.001,0.03)+
ylab("Variabilidad") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana y plazo")+
facet_grid(~plazo)

datos2 %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(-0.001,0.03)+
ylab("Variabilidad") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Corto Plazo")+
facet_grid(~anno)

datos2 %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(-0.001,0.03)+
ylab("Variabilidad") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Mediano Plazo")+
facet_grid(~anno)

datos2 %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
ylim(-0.001,0.03)+
ylab("Variabilidad") +
xlab("Plazo") +
ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Largo Plazo")+
facet_grid(~anno)

NA
NA
Volatilidad
General
#volatilidad por semana
datos4<-datos3 %>%
group_by(semana_rango,fecha,semana,mes,trimestre,anno,GRP) %>%
summarise(
desv=sd(variab,na.rm = TRUE)
)
`summarise()` regrouping output by 'semana_rango', 'fecha', 'semana', 'mes', 'trimestre', 'anno' (override with `.groups` argument)
#volatilidad por semana
datos4<-datos3 %>%
group_by(semana_rango,fecha,semana,mes,trimestre,anno,GRP) %>%
summarise(
desv=sd(variab,na.rm = TRUE)
)
`summarise()` regrouping output by 'semana_rango', 'fecha', 'semana', 'mes', 'trimestre', 'anno' (override with `.groups` argument)
datos4 %>%
ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
ylim(-0.00001,0.01)+
ylab("Volatilidad") +
xlab("") +
ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")

datos4 %>%
ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
ylim(-0.00001,0.01)+
ylab("Volatilidad") +
xlab("") +
ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")+
facet_grid(~anno)

#Volatilidad por plazo
datos5<-datos3 %>%
group_by(semana_rango,fecha,semana,mes,trimestre,anno,plazo,GRP) %>%
summarise(
desv=sd(variab,na.rm = TRUE)
)
`summarise()` regrouping output by 'semana_rango', 'fecha', 'semana', 'mes', 'trimestre', 'anno', 'plazo' (override with `.groups` argument)
datos5 %>%
ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
ylim(-0.00001,0.01)+
ylab("Volatilidad") +
xlab("") +
ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana y plazos")+
facet_grid(~plazo)

datos5 %>%
filter(plazo=="Corto") %>%
ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
ylim(-0.00001,0.01)+
ylab("Volatilidad") +
xlab(" ") +
ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Corto Plazo")+
facet_grid(~anno)

datos5 %>%
filter(plazo=="Mediano") %>%
ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
ylim(-0.00001,0.01)+
ylab("Volatilidad") +
xlab(" ") +
ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Mediano Plazo")+
facet_grid(~anno)

datos5 %>%
filter(plazo=="Largo") %>%
ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
ylim(-0.00001,0.01)+
ylab("Volatilidad") +
xlab(" ") +
ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Largo Plazo")+
facet_grid(~anno)

NA
NA
NA
---
title: "R Notebook"
output: html_notebook
---

```{r,message=FALSE}
library(here)
library(janitor)
library(stringr)
library(readxl)
library(kableExtra)
library(tidyverse)
```

Rutas
```{r}

raw_data <- here("data", "raw")
interim_data <- here("data", "interim")
processed_data <- here("data", "processed")

```

Cargando datos

```{r}

datos = readRDS(paste0(processed_data, "/datos_tasa_EDA.Rds"))
datos_long = readRDS(paste0(processed_data, "/datos_tasa.Rds"))

#quitar palabara plazo para visualizar mejor
datos$plazo<-gsub(" plazo","",datos$plazo)
datos$plazo<- factor(datos$plazo,levels = c("Corto", "Mediano","Largo" ))

head(datos)
```

# Exploracion de datos

##Exploración de las curvas

## Exploracion por plazo

```{r}

datos %>% 
  group_by(plazo) %>% 
  summarise(tasa_prom = mean(tasa_percent),
            tasa_mediana = median(tasa_percent),
            tasa_min = min(tasa_percent),
            tasa_max = max(tasa_percent),
            tasa_sd = sd(tasa_percent))



datos %>%
  ggplot(aes(x = plazo, y = tasa_percent, fill = plazo)) +
  geom_boxplot()+
  stat_summary(fun=mean, geom="point", shape=20, size=3, color="red", fill="red") +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Tasas por plazo")
   


```
Claramente, a mayor plazo mayor es el promedio y mediana de los rendimientos.



```{r}

datos %>%
  ggplot(aes(x = anno, y = tasa_percent, fill = plazo)) +
  geom_boxplot()+
  stat_summary(fun=mean, geom="point", shape=20, size=3, color="red", fill="red") +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Año") +
  ggtitle("Tasas por plazo y año")+
  facet_grid(~plazo)
   


```



Al ver las tasas por plazo y año se observa con mas detalle que el 2018 y 2019 fueron los años 
con mayores tasas en todos los plazos. El 2020 en cambio tiene las mas bajas y a corto plazo es el que tiene las mas bajas de todo el periodo analizado. 



```{r}

datos %>%
  ggplot(aes(x = trimestre, y = tasa_percent, fill = plazo)) +
  geom_boxplot()+
  stat_summary(fun=mean, geom="point", shape=20, size=1, color="red", fill="red") +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Trimestre") +
  ggtitle("Tasas por plazo y año")+
  facet_grid(plazo~anno)
   


```



```{r}

datos %>%
  ggplot(aes(x = mes, y = tasa_percent, fill = plazo)) +
  geom_boxplot()+
  stat_summary(fun=mean, geom="point", shape=20, size=0.5, color="red", fill="red") +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Mes") +
  ggtitle("Tasas por plazo y año")+
  facet_grid(plazo~anno)
   


```




# Exploración por curvas

##Curvas por año

```{r}

datos %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año - Corto Plazo")+
  facet_grid(~anno)


datos %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año - Mediano Plazo")+
  facet_grid(~anno)
  


datos %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año - Largo plazo")+
  facet_grid(~anno)

```

Para el corto y mediano plazo, al ver las curvas por año se aprecia que de los años 2017 al 2019 se tienen las tasas mas altas. Las tasas del 2020 son más bajas.


##Curvas por mes

```{r}

datos %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por mes - Corto Plazo")+
  facet_grid(~mes)


datos %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por mes - Mediano Plazo")+
  facet_grid(~mes)
  


datos %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por mes - Largo plazo")+
  facet_grid(~mes)

```


##Curvas por trimestre

```{r}

datos %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por trimestre - Corto Plazo")+
  facet_grid(~trimestre)


datos %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por trimestre - Mediano Plazo")+
  facet_grid(~trimestre)
  


datos %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por trimestre - Largo plazo")+
  facet_grid(~trimestre)

```



## Curvas por semana
```{r}

datos %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de tasas por semana - Corto Plazo")


datos %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de tasas por semana - Mediano Plazo")
  


datos %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de tasas por semana - Largo plazo")

```


## Curvas por año y trimestres

```{r}

datos %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año y trimestre - Corto Plazo")+
  facet_grid(trimestre~anno)



datos %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año y trimestre - Mediano Plazo")+
  facet_grid(trimestre~anno)
  


datos %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año y trimestre - Largo plazo")+
  facet_grid(trimestre~anno)

```






## Curvas por año y mes

```{r}

datos %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año y mes - Corto Plazo")+
  facet_grid(mes~anno)



datos %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año y mes - Mediano Plazo")+
  facet_grid(mes~anno)
  


datos %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = tasa_percent, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(0,15)+
  ylab("Tasas") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Curvas de rendimientos por año y mes - Largo plazo")+
  facet_grid(mes~anno)

```

## Variabilidad y volatilidad

**Variabilidad**


- Plazos por fechas

```{r}

datos2<-datos %>% 
  group_by(semana_rango) %>% 
  mutate(tasa_ant=lag(tasa_percent,1),
         variab=log(tasa_percent/tasa_ant))

```

```{r}

datos2 %>%
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(-0.001,0.03)+
  ylab("Variabilidad") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")


datos2 %>%
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(-0.001,0.03)+
  ylab("Variabilidad") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")+
  facet_grid(~anno)




datos2 %>%
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(-0.001,0.03)+
  ylab("Variabilidad") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana y plazo")+
  facet_grid(~plazo)


datos2 %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(-0.001,0.03)+
  ylab("Variabilidad") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Corto Plazo")+
  facet_grid(~anno)



datos2 %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(-0.001,0.03)+
  ylab("Variabilidad") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Mediano Plazo")+
  facet_grid(~anno)



datos2 %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = plazo_en_anos, y = variab, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 10, 1))+
  ylim(-0.001,0.03)+
  ylab("Variabilidad") +
  xlab("Plazo") +
  ggtitle("Variabilidad curvas de tasas por semana - Largo Plazo")+
  facet_grid(~anno)


```

**Volatilidad**


- Plazos por fechas

General

```{r}
datos3<-datos2 %>% 
  select(semana_rango,fecha,semana,mes,trimestre,anno,plazo,variab) %>% 
  group_by(semana_rango) %>% 
  mutate(obs=row_number())

#para agrupar y calcular la desviacion de la variabilidad cada 10 observaciones
datos3$GRP<-rep(c(1:360),each=10,256)

#volatilidad por semana
datos4<-datos3 %>% 
  group_by(semana_rango,fecha,semana,mes,trimestre,anno,GRP) %>% 
  summarise(
    desv=sd(variab,na.rm = TRUE)
  )

datos4 %>%
  ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(-0.00001,0.01)+
  ylab("Volatilidad") +
  xlab("") +
  ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")


datos4 %>%
  ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(-0.00001,0.01)+
  ylab("Volatilidad") +
  xlab("") +
  ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Todos los plazos")+
  facet_grid(~anno)

```




```{r}
#Volatilidad por plazo
datos5<-datos3 %>% 
  group_by(semana_rango,fecha,semana,mes,trimestre,anno,plazo,GRP) %>% 
  summarise(
    desv=sd(variab,na.rm = TRUE)
  )


datos5 %>%
  ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(-0.00001,0.01)+
  ylab("Volatilidad") +
  xlab("") +
  ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana y plazos")+
  facet_grid(~plazo)



datos5 %>%
  filter(plazo=="Corto") %>% 
  ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(-0.00001,0.01)+
  ylab("Volatilidad") +
  xlab(" ") +
  ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Corto Plazo")+
  facet_grid(~anno)



datos5 %>%
  filter(plazo=="Mediano") %>% 
  ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(-0.00001,0.01)+
  ylab("Volatilidad") +
  xlab(" ") +
  ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Mediano Plazo")+
  facet_grid(~anno)



datos5 %>%
  filter(plazo=="Largo") %>% 
  ggplot(aes(x = GRP, y = desv, color = as.factor(fecha))) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = grDevices::colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(8, "Dark2"))(257)) +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ylim(-0.00001,0.01)+
  ylab("Volatilidad") +
  xlab(" ") +
  ggtitle("Volatilidad curvas de tasas por semana - Largo Plazo")+
  facet_grid(~anno)



```















